張彥虎，鄢麗娟

(廣東松山職業(yè)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，廣東 韶關(guān) 512126)

0 引 言

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)WSN是可以對被感知對象的信息進(jìn)行發(fā)送、采集、處理、融合等系列操作的自組織無線網(wǎng)絡(luò)[1-3]，通常有數(shù)百個(gè)信息采集傳感器同時(shí)參與一個(gè)項(xiàng)目的信息收集，大多數(shù)傳感器被無序地散布在復(fù)雜的自然環(huán)境中，所以對傳感器進(jìn)行能量補(bǔ)充等操作幾乎是不可現(xiàn)實(shí)的，即大部分傳感器是一次性生命周期[4-5]。受此特性的影響，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在一般情況下對能量消耗的要求是在保證通信質(zhì)量的前提下，能耗越低越好。目前如何更好地降低WSN的能耗已成為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域內(nèi)被研究的熱點(diǎn)技術(shù)之一[6-7]。

WSN分簇路由協(xié)議中最具代表性的協(xié)議是LEACH協(xié)議[8-9]，該協(xié)議自2000年由Heinzelman等人提出以來，在國內(nèi)外受到眾多學(xué)者的深入探索，并進(jìn)行了多角度的優(yōu)化。彭蕾等人[10]提出了一種適用大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的基于LEACH算法的混合無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)能路由算法，陳靜靜等人[11]提出了一種基于罰函數(shù)方法進(jìn)行簇頭選舉的算法，楊宏宇等人[12]提出了一種基于增強(qiáng)LEACH協(xié)議的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)惡意節(jié)點(diǎn)檢測模型算法，楊佳等人[13]提出了一種QACO-LEACH算法，熊成彪等人[14]提出了一種LEACH-CSMA的改進(jìn)算法，胡中棟等人[15]提出了一種基于最優(yōu)分簇能量異構(gòu)情況下的路由協(xié)議OCRP，常鐵原等人[16]提出了一種O-LEACH算法。本文在深入分析LEACH及上述文獻(xiàn)所述改進(jìn)算法的基礎(chǔ)上，提出一種通過剩余能量過濾進(jìn)行簇頭選舉的低能耗無線路由算法。

1 LEACH算法

LEACH是一種自適應(yīng)分簇拓?fù)渌惴?，該算法是以周期輪回的方式不斷重?gòu)簇群，每一輪的主要工作是成簇和穩(wěn)定通信[17-18]。該算法的核心思路是減少節(jié)點(diǎn)與基站直接通信的能耗，通過分層按簇進(jìn)行數(shù)據(jù)融合提高數(shù)據(jù)處理效率[19-20]，降低網(wǎng)絡(luò)能量損耗，延長整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間。

1.1 成簇

在成簇階段LEACH算法需要實(shí)現(xiàn)2個(gè)非常重要的功能，分別是簇頭選舉和成員加入，其中簇頭選舉是整個(gè)算法的關(guān)鍵核心[21]。在成簇過程中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)首先按照預(yù)期的網(wǎng)絡(luò)簇頭百分比和其擔(dān)任過簇頭的次數(shù)，綜合設(shè)置出一個(gè)閾值T(n)，然后各個(gè)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)0～1范圍之間的數(shù)字，并使用該隨機(jī)數(shù)與T(n)進(jìn)行比較，若節(jié)點(diǎn)隨機(jī)數(shù)值小于閾值T(n)，則該節(jié)點(diǎn)當(dāng)選簇頭，同時(shí)廣播自己成為簇頭的信息，閾值T(n)的計(jì)算公式如式(1)：

(1)

其中，p為無線網(wǎng)絡(luò)中簇頭占總節(jié)點(diǎn)數(shù)量的百分比，r為當(dāng)前輪數(shù)，G表示此輪之前一直未當(dāng)選過簇頭的節(jié)點(diǎn)集合，若某節(jié)點(diǎn)已擔(dān)任過簇頭工作，則將T(n)重置為0，這樣避免出現(xiàn)一些節(jié)點(diǎn)連續(xù)擔(dān)任簇頭的情況，實(shí)現(xiàn)將網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的能量消耗分?jǐn)偟礁鱾€(gè)節(jié)點(diǎn)[22-23]。

簇頭產(chǎn)生之后，其他非簇頭節(jié)點(diǎn)根據(jù)所收到新簇頭廣播信號的強(qiáng)度，選擇強(qiáng)度最大的簇頭加入該簇。

1.2 穩(wěn)定通信

穩(wěn)定通信階段的主要作用是進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，網(wǎng)絡(luò)成簇后，成員節(jié)點(diǎn)將所采集的數(shù)據(jù)按一定規(guī)則傳送給簇頭，簇頭對數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)加工融合后轉(zhuǎn)發(fā)至基站，完成本輪信息的傳輸任務(wù)后，重回成簇階段進(jìn)入下一輪工作。

1.3 能量消耗模型

本文采用與文獻(xiàn)[15]所提能耗模型相同的無線通信能量消耗模型，節(jié)點(diǎn)的能量消耗由3個(gè)部分組成：發(fā)送信息的能耗、接收信息的能耗、對數(shù)據(jù)進(jìn)行融合所產(chǎn)生的能耗，消耗模型如圖1所示。

圖1 無線通信能量消耗模型

圖1中，Eelec表示發(fā)射電路的能耗，Eamp表示發(fā)送放大器的能耗。

在使用無線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信的模型下，如信號傳輸間距d小于閾值dt，系統(tǒng)按照自由空間模型求解能量消耗，此時(shí)，功率放大器設(shè)備的能量消耗與傳輸間距d的平方成線性正比關(guān)系；如果該傳輸間距d大于閾值dt，則系統(tǒng)按照多徑衰落模型求解信息傳輸?shù)哪芰肯?，這種情況下，進(jìn)行通信的設(shè)備其能量消耗大小與通信設(shè)備的間距d的4次方成正比。其中εfs和εmp分別為上述2個(gè)模型中功率放大器的能耗參數(shù)。其中閾值dt的計(jì)算公式為：

(2)

當(dāng)傳輸間距為d，傳感器發(fā)送kbit信息時(shí)，其消耗的能量ET(k,d)的計(jì)算公式為：

(3)

其中，Etx為傳感器發(fā)送1 bit信息的能耗。設(shè)Erx為其接收同樣大小信息的能耗。發(fā)送設(shè)備傳送kbit信息的能量消耗ET-elec=kEtx，ET-amp(k,d)表示如果傳輸間距為d，功率放大器發(fā)送kbit數(shù)據(jù)的能量消耗。接收設(shè)備接收同樣大小kbit信息的能量消耗Erx(k)=kErx，對大小為kbit的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合所產(chǎn)生的能量消耗E(k)=kEda，其中Eda表示融合1 bit信息的能耗。節(jié)點(diǎn)接收kbit信息所需要的能耗為：

ER(k)=k×Eelec

(4)

其中，Eelec表示發(fā)射電路的能耗，ER(k)為接收kbit信息消耗的能量。

2 問題描述

圖2 傳感器節(jié)點(diǎn)的布局

從上述分析可知，以LEACH及以LEACH協(xié)議為基礎(chǔ)改進(jìn)的算法，從無線傳感器網(wǎng)絡(luò)全局的角度來看，依然存在各節(jié)點(diǎn)能量消耗不均的情況。針對這一特征，提出一個(gè)假設(shè)，如果基站能掌握全無線傳感器網(wǎng)絡(luò)各個(gè)節(jié)點(diǎn)的剩余能量信息，然后由基站在了解全網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)剩余能量信息的基礎(chǔ)上按照一定規(guī)則進(jìn)行下一輪簇頭節(jié)點(diǎn)的選定工作，基站選定好下一輪簇頭節(jié)點(diǎn)后，向全網(wǎng)廣播，各節(jié)點(diǎn)收到基站的廣播信息后，核查自己是否為新一輪的簇頭節(jié)點(diǎn)，然后根據(jù)系統(tǒng)要求做出相應(yīng)設(shè)置及操作，以達(dá)到解決上述問題的目的。

3 算法的實(shí)現(xiàn)

3.1 組網(wǎng)實(shí)現(xiàn)

1)初始組網(wǎng)。

在系統(tǒng)組網(wǎng)的初始階段，首批簇頭節(jié)點(diǎn)使用LEACH算法隨機(jī)產(chǎn)生，當(dāng)一個(gè)節(jié)點(diǎn)確認(rèn)為簇頭后，隨即向周圍廣播自己成為簇頭的消息，普通節(jié)點(diǎn)收到廣播后，選擇距離自己最近的簇頭申請加入簇，同時(shí)發(fā)送剩余能量信息給簇頭，組網(wǎng)結(jié)束后，如果一個(gè)節(jié)點(diǎn)沒有加入任何簇，則將自己設(shè)置為簇頭。簇頭將包含本簇所有簇成員剩余能量、本簇平均剩余能量等的信息數(shù)據(jù)包通過一跳或者多跳方式發(fā)送給基站。

2)數(shù)據(jù)傳輸。

首次組網(wǎng)成功之后，進(jìn)入正常數(shù)據(jù)采集、傳輸?shù)裙ぷ鳎谙乱淮渭s定的組網(wǎng)周期開始前Ts時(shí)間，簇頭收集簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)剩余能量，并計(jì)算平均剩余能量EAvci，將這些信息包含在數(shù)據(jù)包中發(fā)送給基站。

(5)

其中，ECi為本簇節(jié)點(diǎn)Si的剩余能量，n為本簇?zé)o線傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，EAvci為本簇節(jié)點(diǎn)平均剩余能量。

3)新簇頭的產(chǎn)生。

基站收到全網(wǎng)節(jié)點(diǎn)剩余能量等信息后，首先計(jì)算全域節(jié)點(diǎn)的平均剩余能量EAvall，

(6)

其中，ECi為節(jié)點(diǎn)Si的剩余能量，m為全網(wǎng)無線傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，EAvall為全網(wǎng)節(jié)點(diǎn)平均剩余能量。

定義全網(wǎng)絡(luò)簇頭的最大數(shù)量CNum為現(xiàn)有存活節(jié)點(diǎn)數(shù)量×p，最小簇頭數(shù)量為1。

CNum=NumLive×p

(7)

其中，NumLive為現(xiàn)有存活節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，p為簇頭百分比。

在全網(wǎng)存活的節(jié)點(diǎn)中，挑出所有剩余能量大于平均剩余能量EAvall的節(jié)點(diǎn)，組成集合U，若集合U的元素總數(shù)量大于CNum，則在U中隨機(jī)產(chǎn)生CNum個(gè)新簇頭節(jié)點(diǎn)；否則，若集合U的元素?cái)?shù)量小于等于CNum，集合U集體做為新簇頭。

通過上述操作，產(chǎn)生下一周期的新簇頭集合C。

4)新簇頭數(shù)據(jù)包的傳輸。

基站將下周期的新簇頭數(shù)據(jù)包向全網(wǎng)廣播，簇頭節(jié)點(diǎn)接收后，向簇成員擴(kuò)散廣播，確保當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)所有節(jié)點(diǎn)接收到該數(shù)據(jù)包。

5)下一周期新簇頭的確認(rèn)。

網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)在接收到攜有新簇頭節(jié)點(diǎn)集合C的數(shù)據(jù)包之后，檢查自己是否在該數(shù)據(jù)包之內(nèi)，如果在，再按照數(shù)據(jù)包相關(guān)的參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，該工作在下一周期組網(wǎng)模式開始前完成。

6)重新組網(wǎng)。

新簇頭確認(rèn)后，網(wǎng)絡(luò)在約定的時(shí)間段Tc進(jìn)行組網(wǎng)工作，此時(shí)，當(dāng)選簇頭的節(jié)點(diǎn)將模式設(shè)置為簇頭，按系統(tǒng)要求設(shè)置參數(shù)并向周圍廣播；其他節(jié)點(diǎn)設(shè)置為普通節(jié)點(diǎn)并等待簇頭信號，在所接收到的若干個(gè)簇頭中，選擇距離自己最近的簇頭加入。有成員數(shù)量限制的簇頭，當(dāng)接收滿限額數(shù)量成員后，關(guān)閉組網(wǎng)功能；其他簇頭節(jié)點(diǎn)在約定時(shí)間內(nèi)完成組網(wǎng)并關(guān)閉組網(wǎng)。

7)新的數(shù)據(jù)傳輸周期。

當(dāng)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)完成之后，進(jìn)入一個(gè)時(shí)間較長的數(shù)據(jù)傳輸通信模式。在該模式下，簇頭的主要任務(wù)是：①完成基本信息采集；②收集、融合并發(fā)送簇成員節(jié)點(diǎn)發(fā)送的采集信息。普通節(jié)點(diǎn)則完成信息采集與傳送。

8)重新組網(wǎng)。

2種模式下，可以進(jìn)行重新組網(wǎng)：

①整個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型中，基站會指定重新組網(wǎng)的時(shí)間間隔Tx，重新組網(wǎng)時(shí)更換簇頭；

②當(dāng)某個(gè)簇頭節(jié)點(diǎn)的能耗大于做簇頭前能耗的s%時(shí)，向基站發(fā)出重新組網(wǎng)的請求。

3.2 數(shù)據(jù)傳輸

各普通節(jié)點(diǎn)在指定的時(shí)間片區(qū)發(fā)送收集的數(shù)據(jù)及自己的剩余能量等信息，簇頭接收數(shù)據(jù)并進(jìn)行融合處理，將所收集的簇成員節(jié)點(diǎn)的信息(含剩余能量)發(fā)送給基站；基站定期定時(shí)對全域的實(shí)際情況進(jìn)行分析，計(jì)算出全域平均能量，并根據(jù)運(yùn)算規(guī)則指定簇頭及其簇成員，同時(shí)將信息發(fā)送給簇頭并指令網(wǎng)絡(luò)重組網(wǎng)絡(luò)；簇頭接收到重新組網(wǎng)指令及新簇頭節(jié)點(diǎn)等信息后，向全域廣播，并進(jìn)入下一輪的組網(wǎng)重構(gòu)。

4 仿真實(shí)驗(yàn)

4.1 模擬實(shí)驗(yàn)

為驗(yàn)證本文算法效果，使用MATLAB R2016仿真軟件對經(jīng)典LEACH算法、文獻(xiàn)[10]算法、本文算法進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)，測試區(qū)域環(huán)境設(shè)定為100 m×100 m的平面區(qū)域。為了取得各算法的穩(wěn)定值，測試實(shí)驗(yàn)分別對LEACH協(xié)議、文獻(xiàn)[10]算法、本文算法進(jìn)行了100次實(shí)驗(yàn)，每次運(yùn)行2500輪，然后取100次實(shí)驗(yàn)的平均值作對比；模擬軟件每次在區(qū)域內(nèi)產(chǎn)生100個(gè)隨機(jī)分布的節(jié)點(diǎn)，基站分布于平面中心位置。每個(gè)節(jié)點(diǎn)的初始能量相同，均為0.5 J，其他參數(shù)設(shè)置如表1所示。表1中，p表示簇頭占總節(jié)點(diǎn)數(shù)量的比例，Etx、Erx、Eda、εfs、εmp等參數(shù)所表示的含義同1.3節(jié)所述。

表1 測試環(huán)境參數(shù)

4.2 結(jié)果分析

1)能耗均衡。

將所有對比算法在各階段死亡比例進(jìn)行比較，分別取所有傳感器節(jié)點(diǎn)首個(gè)死亡、30%死亡、50%死亡、全部死亡出現(xiàn)的輪數(shù)，放在一起進(jìn)行對比，得到的結(jié)果如圖3所示。從圖3可以看出，本文算法的首個(gè)死亡節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)的輪數(shù)相對較晚，比LEACH算法提升了約27.77%，比文獻(xiàn)[10]算法提升了約13.72%；30%比例死亡節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)的輪數(shù)對比方面，本文算法略高于其他2個(gè)算法，總體較接近；50%比例死亡節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)的輪數(shù)對比方面，本文算法高于LEACH算法，略低于文獻(xiàn)[10]算法。一般來講，當(dāng)無線網(wǎng)絡(luò)死亡節(jié)點(diǎn)比例超過50%以上，認(rèn)為該網(wǎng)絡(luò)已處于死亡狀態(tài)。從上述分析來看，本文算法在首個(gè)死亡節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)的輪數(shù)方面出現(xiàn)得更晚，而死亡節(jié)點(diǎn)比例達(dá)到50%時(shí)輪數(shù)又比較接近，說明本文算法可以在一定程度上解決經(jīng)典LEACH算法能量消耗不均衡的現(xiàn)象，有效延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期。

圖3 死亡節(jié)點(diǎn)輪數(shù)的對比

2)為對比各算法在網(wǎng)絡(luò)容量方面的表現(xiàn)情況，將仿真實(shí)驗(yàn)得出的數(shù)據(jù)傳輸量放在圖4進(jìn)行對比，由圖4可知，本文算法在網(wǎng)絡(luò)吞吐量方面有更好的表現(xiàn)，從數(shù)據(jù)來看，LEACH算法接收的數(shù)據(jù)量是59813 bit，文獻(xiàn)[10]算法的數(shù)據(jù)量是63093 bit，本文算法的數(shù)據(jù)量為68747 bit，較LEACH算法提高了約14.93%，較文獻(xiàn)[10]提升約8.96%?？梢?，本文算法在有效延長無線傳感器網(wǎng)絡(luò)生命周期的同時(shí)，增加了基站接收數(shù)據(jù)量的能力，使其網(wǎng)絡(luò)吞吐量更有優(yōu)勢。

圖4 接收數(shù)據(jù)包個(gè)數(shù)對比

5 結(jié)束語

通過上述的理論探索及在MATLAB仿真軟件中的實(shí)驗(yàn)表明，本文所述算法，在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的生存期限、各節(jié)點(diǎn)能量消耗均衡、網(wǎng)絡(luò)吞吐能量等方面的表現(xiàn)要優(yōu)于LEACH協(xié)議。本文算法基于基站對全無線傳感器所有節(jié)點(diǎn)剩余能量及全網(wǎng)平均剩余能量全面了解的基礎(chǔ)上，通過算法產(chǎn)生讓只有節(jié)點(diǎn)剩余能量大于全網(wǎng)平均剩余能量的節(jié)點(diǎn)才能當(dāng)選簇頭，產(chǎn)生無線網(wǎng)絡(luò)下一輪各區(qū)域的簇頭節(jié)點(diǎn)并將廣播到全網(wǎng)，全網(wǎng)各節(jié)點(diǎn)接收廣播信息并對比自己是否為簇頭，然后按照系統(tǒng)程序設(shè)定相關(guān)的參數(shù)和操作，通過這種方式使簇頭的分布更加均勻。本文路由協(xié)議優(yōu)化了LEACH路由協(xié)議簇頭隨機(jī)產(chǎn)生、分布不均勻、部分節(jié)點(diǎn)能量損耗過快而造成網(wǎng)絡(luò)過早死亡等缺點(diǎn)，均衡了各節(jié)點(diǎn)的能量損耗，延長了網(wǎng)絡(luò)的生命周期，增加了網(wǎng)絡(luò)的吞吐量。